如何看df中的某一列有没有缺失值
时间: 2024-01-07 11:03:48 浏览: 26
可以使用 Pandas 库中的 isnull() 方法来判断某一列是否有缺失值。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 判断某一列是否有缺失值
if df['column_name'].isnull().values.any():
print('该列存在缺失值')
else:
print('该列不存在缺失值')
```
其中,`column_name` 为需要判断的列名。如果输出为“该列存在缺失值”,则说明该列中存在缺失值;如果输出为“该列不存在缺失值”,则说明该列中不存在缺失值。
相关问题
pandas库查看某一列是否用缺失值 有多少
可以使用pandas库中的isnull()和sum()方法来查看某一列是否有缺失值以及缺失值的数量。
例如,假设某个数据集名为df,其中有一列名为“column1”,则可以使用以下代码来查看该列是否有缺失值以及缺失值的数量:
```python
# 查看“column1”列是否有缺失值
print(df['column1'].isnull().any())
# 查看“column1”列缺失值的数量
print(df['column1'].isnull().sum())
```
其中,isnull()方法返回一个布尔类型的Series,表示该列中每个元素是否为缺失值。any()方法用于判断该Series中是否存在True值,即该列是否有缺失值。sum()方法用于计算该Series中True值的数量,即该列中缺失值的数量。
r 数据中某一列缺失值统计
你可以使用 `is.na()` 函数来判断数据中某一列是否存在缺失值,然后使用 `sum()` 函数来计算缺失值的数量。以下是一个示例代码:
```r
# 创建一个数据框
df <- data.frame(
x = c(1, 2, NA, 4, 5),
y = c("a", "b", "c", NA, "e")
)
# 统计 x 列的缺失值数量
sum(is.na(df$x))
```
输出:
```
[1] 1
```
这意味着 `df` 数据框中 `x` 列存在一个缺失值。